基于CRFs的角色标注人名识别模型在网络舆情分析中的应用

王昊; 苏新宁

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本文在理论分析CRFs优于HMM和MEM等序列标注模型的基础上,提出一种基于CRFs的字角色标注人名识别模型.重点阐述了该模型的构建过程,包括角色定义、特征模板建立、特征函数生成及其参数训练、角色标注和基于模式的人名抽取等步骤,并通过实验验证模型的识别效果,探讨包括特征组合、字长窗口等在内的各种影响因素,探索模型的最佳识别条件,同时对CRFs和HMM在人名识别实验中进行了比较分析,认为CRFs在付出更大的实验复杂度的代价下,其人名识别效果明显优于HMM.论文最后通过实例探讨了CRFs-RL-PnR模型在网络舆情分析,包括新闻人物自动抽取、焦点人物时序分析等中的实践应用.

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来源
《情报学报》 |2009年第1期|88-96|共9页
作者
王昊; 苏新宁;
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作者单位

南京大学信息管理系;

南京;

210093;

南京大学信息管理系;

南京;

210093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
条件随机场; 字角色; 特征模板; 模式匹配; 网络舆情分析;

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